dw.jang
a89936c862
기존 §3 BV Estimation 은 브랜치 비교 관점만 · 두 method 자체를 나란히 놓고 상세 대조하는 섹션 없어서 §3-4 로 추가 (사용자 요청). 포함 (7 sub-section): 3-4-1. 부피 공식 (Frustum+Cap vs 4/3πr³) 3-4-2. 파이프라인 stage 비교 표 (11 stage · METHOD_D 만 있는 것 명시) 3-4-3. 결과 특성 표 (정확도 · 계산 비용 · 재현성 · phantom vs 인체) 3-4-4. 예시 계산 (phantom 300mL · 지름 83mm · 두 method 각각 산수) 3-4-5. 언제 어느 method 써야 하나 (권장 매트릭스) 3-4-6. 코드 진입점 요약 (dispatcher) 3-4-7. 향후 개선 여지 (하이브리드 · ellipsoid 확장 등) 핵심 근거: · phantom 300mL 실측 → METHOD_D_PHANTOM 296mL (-1.3%) vs METHOD_D 250mL (-17%) · 원인: 큰 대칭 방광은 구 가정이 정확 · Frustum+cap 은 adaptive 로도 저추정
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# demo-final vs feature/cloud-mvp 알고리즘 브랜치 비교
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_마지막 업데이트: 2026-08-11 · 대상: Alignment · Detection · BV Estimation_
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## 배경
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VesiScan-Basic Android 앱은 두 개의 활성 브랜치로 관리됨.
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| 브랜치 | 용도 | 대상 방광 | 상태 |
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|---|---|---|---|
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| **demo-final** | 시연/데모 전용 · 안정판 | phantom (구 모형 방광) | 동결 시연 |
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| **feature/cloud-mvp** | 실사용/개발 · 인체 임상 | 실제 인체 (타원 방광) | 활성 개발 |
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**핵심 원칙**: 두 브랜치 알고리즘 결과가 서로 다른 것이 **정상 설계**. phantom (구) 과 인체 (비대칭 타원) 은 기하가 근본 다르므로 · 같은 코드로 두 상황 모두 정확 계산 불가.
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- demo-final = 데모 시 팬텀에서 300ml 근처 값이 안정적으로 나오는 것이 목표. 구 공식 (V = 4/3πr³) 사용.
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- cloud-mvp = 인체 정확도 (Halir-Flusser + adaptive_large_bladder_relax + b_si_floor 등 Python parity).
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또한 cloud-mvp 는 **패키지 domain-driven 재배치**를 완료: `managers/*` → `piezo/*` · `alignment/*` · `common/util/*`. 두 브랜치 동일 파일이 경로만 다르고 로직은 대부분 동일한 경우가 많음.
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## 1. Alignment (정렬 · placement guide)
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### 1-1. 기본 설정값
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| 항목 | demo-final | feature/cloud-mvp |
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|---|---|---|
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| `alignmentAlgo` (default) | **V1** | **V1** |
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| `placementGuideMode` (default) | **SIMPLE** (표시명 "Gradient") | **SIMPLE** |
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| V2 진입 조건 | clinical alignment session 만 | clinical alignment session 만 |
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| `verticalHitRequired` (V2) | 3 | 3 |
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| `VERTICAL_HIT_WINDOW / _MAJORITY` | 6 / 3 | 6 / 3 |
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| `STABILIZE_LOST_WINDOW / _MAJORITY` | 4 / 3 | 4 / 3 |
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| **V3 CenterAligner** (2-Pass batch) | ✅ 있음 | ❌ 없음 |
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### 1-2. 로직 차이
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- **V1/V2 state machine 은 두 브랜치 100% 동일** (phase 진입 · hysteresis · CV 계산 · MOVE_UP/DOWN 방향 판정).
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- **RollingAligner의 `detectMultichannel` 호출부**:
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- demo-final: `applyCross = false` (piezophantomtest ea3f15c 이식 · 2026-07-06)
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→ 정렬 위치 선택은 base 검출로만 수행 · 교차채널 보정이 nch 를 흔들지 못하게 격리 · BV 산출은 별도 경로에서 `applyCross=true`.
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- cloud-mvp: `applyCross` 파라미터 자체 제거 → 정렬 위치 판정에도 cross-channel 보정 결과 사용.
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- **V3 CenterAligner (demo-final 전용)**: Pass 1 = 5 위치 각 20 cycle 스캔 → Rule A (ch3 필수 · 검출률 ≥ 80% · max nch · min bv_cv) 로 최적 위치 선택. Pass 2 = 재측정 검증. cloud-mvp 는 이 배치 알고리즘 자체가 없음.
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### 1-3. 관련 파일
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| 파일 | demo-final | cloud-mvp |
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|---|---|---|
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| PlacementGuideView | `ui/views/monitoring/PlacementGuideView.kt` (2317 L) | `alignment/ui/PlacementGuideView.kt` (2187 L) |
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| AlignmentAdvisorV2 (+ RollingAligner) | `managers/AlignmentAdvisorV2.kt:677` (`applyCross=false`) | `alignment/AlignmentAdvisorV2.kt:680` (파라미터 제거) |
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| AlignmentAdvisorV3 | `managers/AlignmentAdvisorV3.kt` (신규) | — |
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| ImuAnalysis / ImuPostureClassifier | `managers/` | `alignment/` |
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## 2. Detection (벽 검출)
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### 2-1. 기본 설정값
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| 항목 | demo-final | feature/cloud-mvp |
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|---|---|---|
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| `detectionMethod` (default) | **METHOD_C** (V4.1 SphereFit walls) | **METHOD_D** (Python for_app_share 1:1) |
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| `MethodDParams.otsuRatio` | 0.88 | 0.88 |
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| `MethodDParams.oscfarWin` | 9 | 9 |
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| `MethodDParams.promGamma / shoulderPromGamma` | 1.5 / 1.5 | 1.5 / 1.5 |
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| `MethodDParams.minWallLumenRatio` | 1.16 | 1.16 |
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| `MethodDParams.minPostRawRatio` | 1.08 | 1.08 |
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| `MethodDParams.antDMax / dMax` | 18 / 10 | 18 / 10 |
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| Cross-channel stage 순서 | ①→②→③ (3-stage) | ①→**①.5**→②→③ (4-stage) |
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| `VDIP_POST_RECOVERY` | ❌ 없음 | ✅ **true** (DIP_TOL=8.0mm · REACH_MARGIN=15.0mm) |
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| `NEIGHBOR_TOP_VALIDATE` / `INWARD_POST_SEARCH` | true / true | true / true |
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| `applyCross` 파라미터 | ✅ 있음 (default true) | ❌ 제거 (항상 적용) |
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| `topRecoverWallRatio` 파라미터 | ❌ 없음 | ✅ 있음 (streaming relaxed pass 용) |
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### 2-2. 로직 차이
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- `MethodDParams` 는 모든 필드 100% 동일 (임계값 · 필터 파라미터 전부).
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- `MethodDRunner` 는 105 lines 차이 (443L vs 548L). 실질 로직 차이 3가지:
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1. **`applyVdipPostRecovery` (cloud-mvp only · stage ①.5)**
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- V-dip 심부후벽 복구. 중간 center 채널 후벽 z 가 양 이웃 모두보다 `VDIP_DIP_TOL=8.0mm` 얕고, 두 이웃이 서로 8.0mm 이내 일치 (=under-detected 심부후벽) 이면 consensus 깊이로 재탐색.
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- Gate (wall/lumen ratio + post_raw_ratio) 통과한 심부 peak 만 채택.
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- 원본: piezophantomtest c800f5d (2026-08-06).
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2. **`applyCross` 파라미터**
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- demo-final: `detectMultichannel(..., applyCross: Boolean = true)` 유지 → 정렬 / BV 경로 분리 가능.
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- cloud-mvp: 제거됨 → 두 경로 모두 cross-channel 적용된 결과 사용.
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3. **`topRecoverWallRatio` 파라미터 (cloud-mvp only)**
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- `applyNeighborTopValidate` Rule A (FN 복원) 재탐색 시 `minWallLumenRatio` gate override.
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- `StreamingBladderEstimator` relaxed pass (게이트 1.16 → 1.13) 용 hook.
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- **detection default 가 다른 것 자체가 브랜치 성격의 표현**: demo-final = phantom-검증된 V4.1 (안정 · 시연 유효), cloud-mvp = 임상용 METHOD_D (Python for_app_share 1:1).
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### 2-3. 관련 파일
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| 파일 | demo-final | cloud-mvp |
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|---|---|---|
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| MethodDRunner | `walldetect/MethodDRunner.kt` (443 L) | `piezo/walldetect/MethodDRunner.kt` (548 L) |
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| MethodDParams | `walldetect/algo/methodd/MethodDParams.kt` | `piezo/walldetect/algo/methodd/MethodDParams.kt` (동일) |
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| VDIP 신설 함수 | — | `MethodDRunner.kt:214-306` (`vdipDeepCandidate` + `applyVdipPostRecovery`) |
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## 3. BV Estimation (부피 계산)
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### 3-1. 기본 설정값
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| 항목 | demo-final | feature/cloud-mvp |
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|---|---|---|
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| `bvMethod` (default) | **METHOD_D_PHANTOM** (2026-08-11 신설 · 구 공식) | **METHOD_D** (Halir + adaptive) |
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| `BvMethod` enum | `{FRUSTUM, V41, METHOD_D, METHOD_D_PHANTOM}` (4개) | `{FRUSTUM, V41, METHOD_D}` (3개) |
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| `distancePerSample` (dps) | **1.968 mm/sample** (2026-08-11 phantom rollback) | **1.936 mm/sample** (Python config_6ch.py:90) |
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| `lrRatioOverride` (default) | 1.0 | 1.0 |
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| `lrRatioMin / lrRatioMax` clip | ❌ 없음 | ✅ **0.5 / 1.5** (해부학적 clip) |
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| `estimateBv(walls, adaptive=true)` 구현 | ✅ 있음 (동일) | ✅ 있음 (동일) |
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| `estimateBvPhantomSphere(walls)` | ✅ **있음** (신규 · 구 공식) | ❌ 없음 |
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| Halíř–Flusser (`EllipseFitSpecific`) | ✅ 있음 (로직 완전 동일) | ✅ 있음 |
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| `adaptive_large_bladder_relax` (low_wide_endpoint) | ✅ 있음 (동일) | ✅ 있음 |
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| `b_si_floor_ratio` / `_edge_min` | ✅ 있음 (동일) | ✅ 있음 |
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| Subsample refined (Double ant/post) | ✅ 있음 | ✅ 있음 |
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| `StreamingBladderEstimator` | ❌ 없음 | ✅ **있음** (age-based strict/relaxed 병합) |
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| `useStreamingBv` dev toggle | ❌ 없음 | ✅ 있음 |
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### 3-2. 로직 차이
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- **`estimateBv(walls)` 본체는 두 브랜치 100% 동일**
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- `evalOnce()` → `applyLumenInsetOne(0.15)` → `estimateBladderVolume6ch` → Halíř–Flusser 타원 fit → 결과 검사 (`capFrac < 0.20 && edge ≥ 0.48 && (edge ≥ 0.70 && hRel < 0.42)`) → low_wide_endpoint 이면 `urineInsetFrac=0.05 + bSiFloorRatio=0.85` 로 재계산.
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- Python `runners.estimate_bv` 1:1.
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- **`estimateBvPhantomSphere(walls)` — demo-final 전용 (2026-08-11 신설)**
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- 위치: `PiezoBVEstimator.kt:600`
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- 로직: center CH0~3 각 채널의 `(post − ant) × dps` 를 지름으로 보고 평균 → `V = 4/3·π·r³` (r = D/2). Halíř · adaptive · b_si_floor · lr_ratio 전부 우회.
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- 검증: D = 42 samples × 1.968 dps = 82.7 mm → r = 41.35 mm → V ≈ 296 ml (300 ml phantom 시연에서 재현 성공).
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- **인체 방광 (비대칭 타원) 에는 부적합** · phantom 전용.
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- **`distancePerSample` 편차 (1.968 vs 1.936)**
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- 두 브랜치 계산 결과가 다른 결정적 원인 중 하나.
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- dps 는 `WdConfig.DPS_DEFAULT` 도 함께 동기화 (V41 · Geometry · AnatomicalGate 모두 이 상수 사용) → 한 값만 바꾸면 두 경로 (6ch estimate vs V41/gate) dps 불일치 방지.
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- **`StreamingBladderEstimator` (cloud-mvp only)**
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- 파일: `piezo/StreamingBladderEstimator.kt` (신규).
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- 각 채널별 `age` (마지막 strict 검출 이후 trace 수) 유지 → strict 실패 채널을 최근 K trace 내 strict 이력 있으면 relaxed (게이트 1.13) 로만 복구 · 이력 없으면 완화 안 함 → 게이트 경계 flicker 억제.
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- `MethodDRunner.detectMultichannel(topRecoverWallRatio=…)` 로 게이트 override.
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- `PiezoMonitoringView:406` 에서 dev toggle 로 라우팅. 배뇨/탈착 시 `reset()`.
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- **`lrRatioMin/Max` clip [0.5, 1.5]**
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- cloud-mvp 만 도입 (`PiezoHW:164-165` · `computeLrRatio` 반환값 clip).
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- demo-final 은 computed lr 그대로 (실제로는 `lrRatioOverride=1.0` 강제 사용해서 clip 무의미).
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### 3-3. 관련 파일
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| 파일 | demo-final | cloud-mvp |
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|---|---|---|
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| PiezoBVEstimator | `managers/PiezoBVEstimator.kt` (1174 L) | `piezo/PiezoBVEstimator.kt` (1124 L) |
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| EllipseFitSpecific | `managers/EllipseFitSpecific.kt` | `piezo/EllipseFitSpecific.kt` (package 다름) |
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| GreenZoneConstants | `managers/GreenZoneConstants.kt:38, :59` | `common/util/GreenZoneConstants.kt:38, :69` |
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| BV 신설 함수 (sphere) | `PiezoBVEstimator.kt:600` `estimateBvPhantomSphere` | — |
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| Streaming BV | — | `piezo/StreamingBladderEstimator.kt` (신규) |
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| BV 분기점 | `ui/views/monitoring/PiezoMonitoringView.kt:487-491` (`METHOD_D_PHANTOM → estimateBvPhantomSphere`) | `piezo/ui/PiezoMonitoringView.kt:406-418` (`useStreamingBv → streamingBv.update(signals)`) |
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### 3-4. 심층 비교 · METHOD_D vs METHOD_D_PHANTOM
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두 method 는 **같은 detection walls 를 입력**받지만 · 부피 계산 철학이 근본 다름.
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#### 3-4-1. 부피 공식
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**METHOD_D** — 다각형 근사 + 타원 cap
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```
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BV = V_frustum + V_topCap + V_bottomCap
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┌───────┬─────────┬──────────┐
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│ 6채널 │ Halir │ Sphere │
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│ frustum│ ellipse │ (fixed) │
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│ 적분 │ fit │ │
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└───────┴─────────┴──────────┘
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```
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방광을 6채널 벽 사이 다각형(frustum) + 상하 cap 으로 근사. `adaptive_large_bladder_relax` 로 큰 방광 처리 시 constraint 완화. Python `runners.estimate_bv` 1:1.
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**METHOD_D_PHANTOM** — 순수 구
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```
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BV = (4/3) · π · r³
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r = mean(D_center 4채널) / 2
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D_ch = (post_ch - ant_ch) × dps
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```
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방광을 완전 대칭 구로 가정 · center CH0~CH3 지름 평균으로 반지름 산출. Cap · lr_ratio · Halir 다 우회.
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#### 3-4-2. 파이프라인 stage 비교
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| Stage | METHOD_D | METHOD_D_PHANTOM |
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|---|---|---|
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| 1. walls 입력 | `List<WallWithSpan?>` (subsample refined) | `List<WallWithSpan?>` (동일) |
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| 2. lumen inset | `applyLumenInsetOne(0.15)` — 벽 15% 안쪽 이동 | ❌ 없음 (raw walls) |
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| 3. center wall repair | gap 보간 · gap≥2 top drop | ❌ 없음 |
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| 4. lr_ratio | `lrRatioOverride ?: computeLrRatio()` | ❌ 없음 (구 = 1:1) |
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| 5. Frustum 계산 | 6채널 x-z 타원 · SI-sorted · frustum 적분 | ❌ 없음 |
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| 6. Top cap | Halir-Flusser 타원 fit + `ellipse_cap_height` | ❌ 없음 |
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| 7. Bottom cap | Sphere (`bottomKind = "sphere"`) | ❌ 없음 (전체가 구) |
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| 8. adaptive relax | low_wide_endpoint 검사 → 재계산 | ❌ 없음 |
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| 9. b_si_floor | 하한 `b_si ≥ 0.85 × edge_min` | ❌ 없음 |
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| 10. Post outlier | `post_outlier_filter=false` (default) | ❌ 없음 |
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| 11. 최종 | Σ frustum + top cap + bottom cap | `4/3 π (D̄/2)³` |
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#### 3-4-3. 결과 특성
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| 특성 | METHOD_D | METHOD_D_PHANTOM |
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|---|---|---|
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| **정확도 (실제 방광)** | 높음 (Python parity · Δ~0mL 검증) | 낮음 (구 가정) |
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| **정확도 (phantom 300mL)** | 250mL (adaptive 로도 -17%) | **296mL** (-1.3%) ✓ |
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| **CH3 flick 민감도** | 낮음 (frustum 은 채널 몇 개 빠져도 ok) | 높음 (평균에 직접 반영) |
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| **비대칭 방광** | 잘 대응 (frustum + LR ratio) | 왜곡 심함 (구 가정) |
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| **작은 방광 (<100mL)** | 정확 | 정확 (구 가정 잘 맞음) |
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| **큰 방광 (>400mL)** | 정확 | 저추정 (구 부피 성장률 < 실제) |
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| **계산 비용** | 높음 (타원 fit · SVD · relax 재계산) | 매우 낮음 (곱셈 몇 번) |
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| **결과 재현성** | 파이썬 소수점까지 일치 | trivial · dps · walls 만 의존 |
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#### 3-4-4. 예시 계산 (phantom 300mL · 지름 83mm)
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Method D walls 예시:
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```
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CH0: ant=15, post=57 → span 42
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CH1: ant=13, post=59 → span 46
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CH2: ant=14, post=57 → span 43
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CH3: ant=16, post=55 → span 39
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CH4/5: ant=18, post=44 (LR wings)
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```
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**METHOD_D_PHANTOM 계산**:
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```
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D̄ = mean(42, 46, 43, 39) × 1.968 = 42.5 × 1.968 = 83.64 mm
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r = 41.82 mm
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V = 4/3 · π · 41.82³ = 306,326 mm³ ≈ 306 mL ✓
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```
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**METHOD_D 계산** (근사):
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```
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V_frustum = Σ frustum(z_i, z_{i+1}, S_i, S_{i+1}) (4채널 → 3 slice)
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≈ 165 mL (본체)
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V_top (Halir + adaptive) ≈ 55 mL (배꼽쪽 cap · b_si_floor 로 확장)
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V_bottom (sphere) ≈ 30 mL (치골쪽 cap)
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V_total ≈ 250 mL (-17% 저추정 · adaptive 로도 큰 phantom 처리 어려움)
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```
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#### 3-4-5. 언제 어느 것 써야 하나
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| 시나리오 | 권장 method | 근거 |
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|---|---|---|
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| Phantom 시연 (구·타원 방광 모형) | **METHOD_D_PHANTOM** | 구 가정 정확 · 300mL 재현 |
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| 인체 실측 (임상) | **METHOD_D** | 비대칭 방광 · Halir + adaptive 필수 |
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| Alignment 위치 판정 | detection method 만 사용 (BV 무관) | walls 만 필요 |
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| BV parity 테스트 (Python 대조) | **METHOD_D** | bit-perfect 일치 |
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| CH3 검출 불안정 자세 | **METHOD_D** | frustum 이 채널 결손 관용 |
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| 빠른 UI 반응 (계산 지연 최소) | METHOD_D_PHANTOM | O(1) 계산 |
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#### 3-4-6. 코드 진입점 요약 (demo-final)
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```kotlin
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// PiezoMonitoringView.kt:487-491
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val bvResult = if (bvMethod == BvMethod.METHOD_D_PHANTOM) {
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estimateBvPhantomSphere(walls) // PiezoBVEstimator.kt:600 · ~30 L
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} else {
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estimateBv(walls) // PiezoBVEstimator.kt:595 · ~600 L
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}
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```
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- `estimateBvPhantomSphere` — 30 lines · 순수 계산 · state 없음
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- `estimateBv` — 600 lines + EllipseFitSpecific.kt (150 L) + adaptive wrapper
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#### 3-4-7. 향후 개선 여지 (선택)
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- **하이브리드 method**: walls 대칭성 분산 계산 → 낮으면 PHANTOM · 높으면 METHOD_D 자동 선택
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- **METHOD_D_PHANTOM 확장**: 반지름 산출 시 CH1/CH2 만 사용 (CH0/CH3 는 flick 심함) 옵션
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- **METHOD_D_PHANTOM_ELLIPSOID**: 구 대신 반지름 2개 (SI + AP) 로 회전 타원체 · 근사 개선
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## 4. 브랜치 전용 파일/기능 요약
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### demo-final only
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- `managers/AlignmentAdvisorV3.kt` (CenterAligner · Rule A + bvcv batch scan-select)
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- `BvMethod.METHOD_D_PHANTOM` enum value
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- `fun estimateBvPhantomSphere(walls)` (구 공식 · phantom 시연 전용)
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- `MethodDRunner.detectMultichannel(..., applyCross = false)` API 보존
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||
### cloud-mvp only
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- `piezo/StreamingBladderEstimator.kt` (age-based strict/relaxed 병합)
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- `GreenZoneConstants.useStreamingBv` dev toggle + custom-setter audit logging
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- `PiezoHW.lrRatioMin / lrRatioMax` clip + `coerceIn` in `computeLrRatio`
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- `MethodDRunner.applyVdipPostRecovery` + `vdipDeepCandidate` (V-dip 심부후벽 복구)
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- `MethodDRunner.detectMultichannel(..., topRecoverWallRatio: Double?)` API
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- `PiezoHW.autoDetectPreset` PhiRedactor 마스킹 (cybersecurity DC-02)
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- Custom-setter audit-logger wrappers on `_detectionMethod` / `_bvMethod` / `_lrRatioOverride` / `_placementGuideMode` / `_alignmentAlgo` / `_useStreamingBv` (cybersecurity UC-04)
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- `piezo/ui/PiezoPersonalizationView.kt` streaming BV dev toggle UI
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### 공통 (구현 동일 · 위치만 다름)
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- Halíř–Flusser `EllipseFitSpecific` · `estimateBv(walls)` 본체 · `adaptive_large_bladder_relax` · `b_si_floor` · subsample refined · `MethodDParams` 전 필드 · V1/V2 alignment state machine 임계
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## 5. 브랜치 default 조합 종합
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| 축 | demo-final | cloud-mvp |
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| 정렬 | V1 · Gradient (SIMPLE) | V1 · Gradient (SIMPLE) |
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| 검출 | **METHOD_C** (V4.1 SphereFit walls) | **METHOD_D** (Python for_app_share) |
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| BV | **METHOD_D_PHANTOM** (구 공식 · V=4/3πr³) | **METHOD_D** (Halir + adaptive) |
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| dps | **1.968** mm/sample | **1.936** mm/sample |
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| Streaming BV | — | dev toggle |
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| Audit logging | — | 활성 |
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## 6. 브랜치별 의사결정 기록 (핵심 커밋)
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| 커밋 | 날짜 | 브랜치 | 변경 |
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| `bcbc7b4` | 2026-07-02 | demo-final | 패키지 통일 (`com.example` → `com.medithings`) · BV 로직 안정판 |
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| `d732150` | 2026-07-20 | demo-final | Halíř-Flusser ellipse fit 이식 (BV Δ 43→13mL) |
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| `3152783` | 2026-07-20 | demo-final | estimateBv wrapper + adaptive_large_bladder_relax + b_si_floor |
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| `430d9ad` | 2026-07-30 | demo-final | feature-folder refactor (147 파일 이동) |
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| `1c3748b` | 2026-08-07 | demo-final | vdip_post_recovery 이식 (MethodDRunner) |
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| `8cab1d0` | 2026-08-10 | demo-final | rollback 후 재조정 · detection=C + bv=METHOD_D |
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| `d054b3b` | 2026-08-11 | demo-final | dps 1.936 → 1.968 (phantom 스케일 재현) |
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| `d1d17f8` | 2026-08-11 | demo-final | METHOD_D_PHANTOM (구 공식) 신설 · demo default |
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| `6dfe5e6` | 2026-08-11 | demo-final | `BleManager.disconnect()` 즉시 UI 반영 fix |
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## 7. 향후 유지 원칙
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1. **cloud-mvp 의 알고리즘 개선을 demo-final 로 무분별 이식하지 않기**
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- Halir · adaptive 등은 인체 정확도 개선이지만 phantom 에서는 오히려 값 왜곡.
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2. **demo-final 은 phantom 시연 재현성 최우선**
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- 알고리즘 변경 시 300 ml phantom 결과가 296 ml 근처를 유지하는지 확인.
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3. **동시 이식이 필요한 fix (예: BLE 안정성 · UI 버그) 는 두 브랜치 각각 별도 커밋**
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- cherry-pick 대신 각 브랜치에서 명시적으로 적용 후 커밋 메시지에 "demo-final 이식" / "cloud-mvp 이식" 명시.
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